JDBC结果表

功能描述

DLI通过JDBC结果表将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库中。

前提条件

• DLI要与实例建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

注意事项

• 创建Flink OpenSource SQL作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”需要选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。
• 如果JDBC结果表定义了主键，则连接器以upsert模式运行，否则，连接器以Append模式运行。
  • upsert模式：Flink会根据主键插入新行或更新现有行，Flink可以通过这种方式保证幂等性。为保证输出结果符合预期，建议为表定义主键。
  • Append模式：Flink 会将所有记录解释为INSERT消息，如果底层数据库发生主键或唯一约束违规，INSERT操作可能会失败。

语法格式

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create table jdbcSink (
  attr_name attr_type 
  (',' attr_name attr_type)* 
  (','PRIMARY KEY (attr_name, ...) NOT ENFORCED)
)
with (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = '',
  'table-name' = '',
  'driver' = '',
  'username' = '',
  'password' = ''
);

参数说明

数据类型映射

示例

使用Kafka发送数据，通过JDBC结果表将Kafka数据再输出到MySQL数据库中。

1. 在DLI上根据MySQL和Kafka所在的虚拟私有云和子网分别创建相应的增强型跨源连接，并绑定所要使用的Flink弹性资源池。
2. 设置MySQL和Kafka的安全组，添加入向规则使其对Flink的队列网段放通。分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。
3. 登录MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表。

   CREATE TABLE `flink`.`orders` (
   	`order_id` VARCHAR(32) NOT NULL,
   	`order_channel` VARCHAR(32) NULL,
   	`order_time` VARCHAR(32) NULL,
   	`pay_amount` DOUBLE UNSIGNED NOT NULL,
   	`real_pay` DOUBLE UNSIGNED NULL,
   	`pay_time` VARCHAR(32) NULL,
   	`user_id` VARCHAR(32) NULL,
   	`user_name` VARCHAR(32) NULL,
   	`area_id` VARCHAR(32) NULL,
   	PRIMARY KEY (`order_id`)
   )	ENGINE = InnoDB
   	DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4
   	COLLATE = utf8mb4_general_ci;

4. 创建flink opensource sql作业，输入以下作业运行脚本，提交运行作业。
   注意：创建作业时，在作业编辑界面的“运行参数”处，“Flink版本”选择“1.12”，勾选“保存作业日志”并设置保存作业日志的OBS桶，方便后续查看作业日志。如下脚本中的加粗参数请根据实际环境修改。

   CREATE TABLE kafkaSource (
     order_id string,
     order_channel string,
     order_time string, 
     pay_amount double,
     real_pay double,
     pay_time string,
     user_id string,
     user_name string,
     area_id string
   ) WITH (
     'connector' = 'kafka',
     'topic' = 'KafkaTopic',
     'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
     'properties.group.id' = 'GroupId',
     'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
     'format' = 'json'
   );
   
   CREATE TABLE jdbcSink (
     order_id string,
     order_channel string,
     order_time string,
     pay_amount double,
     real_pay double,
     pay_time string,
     user_id string,
     user_name string,
     area_id string
   ) WITH (
     'connector' = 'jdbc',
     'url' = 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名
     'table-name' = 'orders',
     'username' = 'MySQLUsername',
     'password' = 'MySQLPassword',
     'sink.buffer-flush.max-rows' = '1'
   );
   
   insert into jdbcSink select * from kafkaSource;

5. 连接Kafka集群，向Kafka相应的topic中发送如下测试数据：

   {"order_id":"202103241000000001", "order_channel":"webShop", "order_time":"2021-03-24 10:00:00", "pay_amount":"100.00", "real_pay":"100.00", "pay_time":"2021-03-24 10:02:03", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"} 
   
   {"order_id":"202103241606060001", "order_channel":"appShop", "order_time":"2021-03-24 16:06:06", "pay_amount":"200.00", "real_pay":"180.00", "pay_time":"2021-03-24 16:10:06", "user_id":"0001", "user_name":"Alice", "area_id":"330106"}

6. 查看表中数据，在MySQL中执行sql查询语句。

   select * from orders；

   其结果参考如下（注意，以下数据为从MySQL中复制的结果，并不是MySQL中的数据样式）。

   202103241000000001,webShop,2021-03-24 10:00:00,100.0,100.0,2021-03-24 10:02:03,0001,Alice,330106
   202103241606060001,appShop,2021-03-24 16:06:06,200.0,180.0,2021-03-24 16:10:06,0001,Alice,330106

常见问题

无